每位开发者的 AI 工作流程和需求都是独一无二的，因此能够选择 AI 如何帮助您进行开发非常重要。1 月，我们推出了 在 Android Studio 中选择任何本地或远程 AI 模型来支持 AI 功能的功能。今天，我们宣布 Gemma 4 可在 Android Studio 中提供 AI 编码辅助功能。这个基于 Android 开发训练的新本地模型兼具设备端处理的隐私保护和经济高效性，以及最先进的推理和工具调用功能。
本地提供的 AI 辅助功能
Gemma 4 在您的机器上本地运行，为您提供 AI 代码辅助功能，其核心操作不需要互联网连接或 API 密钥。主要优势包括：
- 隐私保护和安全性： 您的代码保留在您的机器上。Gemma 4 在本地处理所有智能体模式请求，因此非常适合有数据隐私权要求的开发者或在安全的企业环境中工作的开发者。
- 经济高效： 运行复杂的智能体工作流程，无需担心达到配额。Gemma 4 经过优化，可在现代开发硬件上高效运行，利用本地 GPU 和 RAM 提供快速响应的辅助功能。
- 离线可用性： 即使没有互联网连接，也可以使用智能体编写代码。
- 最先进的推理能力： Gemma 4 提供一流的推理能力，能够在智能体模式下执行复杂的多步骤编码任务。
强大的智能体编码功能
Gemma 4 经过 Android 开发训练，具有智能体工具调用功能。当您选择 Gemma 4 作为本地模型时，可以利用智能体模式来处理各种开发用例，例如：
- 设计新功能： 开发者可以要求智能体使用“构建计算器应用”等命令构建新功能或整个应用，智能体不仅会生成界面代码，还会使用 Android 最佳实践，例如使用 Kotlin 编写代码和使用 Jetpack Compose。
- 重构： 您可以发出高级命令，例如“提取所有硬编码的字符串并将其迁移到 strings.xml”。智能体会扫描您的代码库，识别需要更改的实例，并同时在多个文件中应用这些修改。
- bug 修复和构建问题解决： 如果项目构建失败或存在持续的 lint 错误，您可以提示智能体“构建我的项目并修复所有错误”。智能体会导航到有问题的代码，并迭代应用修复，直到构建成功。
推荐的硬件要求
对于使用满足最低硬件要求的机器的 Android 应用开发者，建议使用 26B MoE。所需的 RAM 总量包括 Android Studio 和 Gemma。
| 型号 | 所需的 RAM 总量 | 所需的存储空间 |
|---|---|---|
| Gemma E2B | 8GB | 2 GB |
| Gemma E4B | 12 GB | 4 GB |
| Gemma 26B MoE | 24 GB | 17 GB |
开始使用
如需开始使用，请确保您已安装最新版本的 Android Studio 。
- 在本地计算机上安装 LLM 提供商，例如 LM Studio 或 Ollama。
- 在设置 > 工具 > AI > 模型提供商 中，添加您的 LM Studio 或 Ollama 实例。
-
- 从 Ollama 或 LM Studio 下载 Gemma 4 模型。请参阅硬件要求，了解如何选择模型大小。
- 在智能体模式下，选择 Gemma 4 作为您的活跃模型。
如需详细了解配置步骤，请查看有关如何使用本地模型的官方文档。
我们很高兴看到 Gemma 4 如何实现更私密、更安全、更强大的开发工作流程。与往常一样，您的反馈对于我们不断改进 Android Studio 中的 AI 体验至关重要。如果您发现 bug 或问题，请提交问题。您还可以加入我们在 LinkedIn、YouTube 或 X 上的活跃 Android 开发者社区。祝大家编码顺利！
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